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대용량 다속성 데이터집합에서 의미 있는 지식 탐사를 위한 연관 분류 방법

  • 기술번호 : KST2015185146
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 분류 정확성을 높일 수 있는 대용량 다속성 데이터집합에서 의미 있는 지식 탐사를 위한 연관 분류 방법에 관한 것이다. 이와 같은 본 발명은 데이터 집합의 데이터를 분류기법에서 사용하기 위해 데이터를 정규화하는 단계; 상기 정규화된 데이터의 속성을 고려하여 연관 규칙을 탐색하는 단계; 상기 데이터의 분류 정도와 상기 연관 규칙 탐색에 의해 생성된 모든 규칙들을 비교하는 분류 기준값을 생성하는 단계; 클래스의 중간값을 이용하여 규칙 생성 시 규칙의 범위를 정해주는 규칙 기준값을 생성하는 단계; 상기 생성된 규칙 기준 값을 이용하여 목표 클래스 라벨을 기준으로 규칙을 생성하는 단계; 및 탐색 가능 여부를 확인하여 생성된 규칙들이 모든 속성을 고려할 때까지 상기 정규화 단계 이후의 단계들을 반복수행하는 단계를 포함하여 이루어짐으로써, 생성한 분류 모델을 이용하여 기존 분류 기법들보다 정확하게 클래스 라벨이 알려지지 않은 레코드들로 구성된 시험 집합(test set)의 클래스 라벨을 종래의 기법들보다 정확하게 예측함에 있다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC G06F 17/30318(2013.01) G06F 17/30318(2013.01)
출원번호/일자 1020100001426 (2010.01.07)
출원인 충북대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1085066-0000 (2011.11.14)
공개번호/일자 10-2011-0080966 (2011.07.13) 문서열기
공고번호/일자 (20111121) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.01.07)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 류근호 대한민국 충청북도 청원군
2 이동규 대한민국 충청북도 청주시 흥덕구
3 이경민 대한민국 충청북도 청주시 흥덕구
4 정석호 대한민국 서울특별시 강서구
5 신동문 대한민국 서울특별시 광진구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김정현 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층 (역삼동, 신명빌딩)(한맥국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 충북대학교 산학협력단 대한민국 충청북도 청주시 서원구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2010-0010575-47
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.02.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.03.21 수리 (Accepted) 9-1-2011-0026707-95
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.03.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0175771-40
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.05.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0397043-24
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.05.27 수리 (Accepted) 1-1-2011-0397044-70
7 등록결정서
Decision to grant		 2011.11.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0655702-36
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.08.28 수리 (Accepted) 4-1-2014-5103343-45
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5081402-70
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2018-5086612-26
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.07.06 수리 (Accepted) 4-1-2020-5149268-82
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
각각 다른 속성을 갖는 다수의 데이터를 포함하는 대용량 다속성 데이터집합에서의 연관 분류 방법에 있어서,(a) 상기 데이터 집합을 연관 분류하도록 제어하는 프로그램은, 상기 데이터 집합의 데이터를 분류기법에서 사용하기 위해 데이터를 정규화하는 단계;(b) 상기 정규화된 데이터의 속성을 고려하여 연관 규칙을 탐색하는 단계;(c) 상기 데이터의 분류 정도와 상기 연관 규칙 탐색에 의해 생성된 모든 규칙들을 비교하는 분류 기준값을 생성하는 단계;(d) 클래스의 중간값을 이용하여 규칙 생성 시 규칙의 범위를 정해주는 규칙 기준값을 생성하는 단계;(e) 상기 생성된 규칙 기준 값을 이용하여 목표 클래스 라벨을 기준으로 규칙을 생성하는 단계; 및(f) 생성된 규칙들이 상기 데이터 집합에 포함된 모든 데이터의 속성을 고려할 때까지 상기 (b) 내지 (e) 단계를 반복수행하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 대용량 다속성 데이터집합에서 의미 있는 지식 탐사를 위한 연관 분류 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 (b) 단계는각 데이터 속성의 클래스 라벨을 기준으로 평균과 표준편차를 구하는 단계;각 데이터 속성을 기준으로 나온 규칙을 이용하여 데이터를 정렬하는 단계; 및상기 정렬된 데이터를 기준으로 속성의 항목을 증가시켜 가면서 상기 연관 규칙을 탐색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 다속성 데이터집합에서 의미 있는 지식 탐사를 위한 연관 분류 방법
3 3
제 2항에 있어서, 상기 (c) 단계는상기 평균과 표준 편차의 차를 이용하여 각 클래스의 분포값의 차이를 획득하는 단계; 및상기 획득한 분포값의 차이를 이용하여 상기 분류 기준값을 나타내는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 다속성 데이터집합에서 의미 있는 지식 탐사를 위한 연관 분류 방법
4 4
제 1항에 있어서, 상기 (d) 단계는각 클래스에 해당하는 데이터들의 평균값을 구하는 단계; 및구해진 각 클래스의 평균값의 차이에서 중간값을 사용하여 상기 규칙 기준값을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 대용량 다속성 데이터집합에서 의미 있는 지식 탐사를 위한 연관 분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.